Evaluation of effects of public health interventions on COVID-19 transmission for Pakistan: A mathematical simulation study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In an effort to contain the COVID-19 epidemic, many governments across the world have enforced lockdown or social distancing measures. Several outbreak models have been developed to investigate the effects of different public health strategies for COVID-19, but they have not been developed for Pakistan and other South East Asian countries, where a large proportion of global population resides. Methods We developed a stochastic individual contact model by extending the widely-used Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) compartment model with additional compartments to model both anticipated mitigating effects of public health intervention strategies for Pakistan. We estimated the projected spread, number of hospitalizations, and case fatalities under no intervention and four increasingly stringent public health strategies of social distancing and self-isolation at the national and provincial levels of Pakistan. Results Our analysis shows that without any public health interventions the expected number of cumulative case fatalities is 671,596 in Pakistan with the virus is expected to peak in terms of the number of required ICU-hospitalizations at 198,593 persons by the end of the June 2020. The estimated total numbers of cumulative case fatalities are lower for other public health strategies with strict social distancing showing the lowest number of deaths at 1,588 (Self-isolation: n=341,359; Flexible social distancing strategy: n=3,995; and Exit strategy: n=28,214). The lowest number of required ICU-hospitalization is also estimated for strict social distancing strategy (n=266 persons at the end of May 2020). Generally, the simulated effects of the different public health strategies at the provincial-level were similar to the national-level with strict social distancing showing the fewest number of case fatalities and ICU-hospitalizations. Conclusion Our results indicate that case fatalities and ICU-hospitalizations for Pakistan will be high without any public health interventions. While strict social distancing can potentially prevent a large number of deaths and ICU-hospitalizations, the government faces an important dilemma of potentially severe economic downfall. Consideration of a temporary strict social distancing strategy with gradual return of the lower-risk Pakistani population, as simulated in our exit strategy scenario, may an effective compromise between public health and economy of Pakistani population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».